二喵 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

都說AI眼鏡正迎來“iPhone時刻”，產業即將爆發。

但更加行業內的認知是：關鍵挑戰才剛剛開始

為什么？

因為用戶每天仍需充電2-3次，續航與常在線需求存在根本矛盾；因為國內廠商容易被Meta帶歪，走錯技術路線；更因為這個賽道不會像手機一樣被大廠統一天下。

在量子位最新舉辦的AI眼鏡沙龍上，來自小米、百度智能云、李未可科技、影目科技的四位行業專家，一起給出了這樣新鮮獨到的業內見解。

除此之外，AI眼鏡何時能實現全民標配？為什么未來不會再有APP？創業公司怎樣在大廠林立中突圍？異構雙芯如何破解功耗難題？

這些行業內外最關注的問題，在沙龍中也都有討論。

量子位在不改變原意的基礎上，對分享內容及圓桌對話進行了編輯整理。希望能夠給你帶來更多的啟發與思考。

本次沙龍邀請的嘉賓分別是：

• 周文杰，小米Xiaomi Vela架構師
• 孔偉健，百度智能云空間智能行業負責人
• 張建華，李未可科技合伙人、業務創新與商務負責人
• 楊龍昇，影目科技創始人、CEO

AI眼鏡產業鏈破局之路漸明

異構雙芯破解續航與常在線矛盾

小米Xiaomi Vela架構師周文杰深入分析了AI眼鏡行業當前面臨的核心技術挑戰。

他指出，行業目前遇到兩大瓶頸：高能耗問題和常在線能力不足

從續航角度看，由于重量限制無法加入更大容量電池，行業平均電池容量僅在300毫安左右。在單SOC模式下，尤其是使用高通AR1等大核處理器時，續航問題更加突出。用戶每天需要充電2-3次，導致體驗感非常割裂。

從“Always-On”能力看，用戶期望AI眼鏡能做到即時響應、持續感知和無縫體驗，但續航限制使得真正的“常在線”能力無法實現。這兩個需求本身存在根本性矛盾。

針對這一行業痛點，小米Vela設計了異構雙芯融合系統。系統架構分為三層：Vela內核基于開源實時NuttX操作系統構建，增加了異構多核能力；服務與框架層封裝了6個子系統，集成端側AI推理框架；應用層支持native APP、快應用和跨端應用。

核心技術方案包括四個關鍵點：

• 任務卸載將圖像預處理、簡單語音指令等任務轉移到低功耗SOC；
• 持續監控實現24小時不間斷傳感器數據感知；
• 按需喚醒通過手勢、語音等在小核完成喚醒判斷；
• 無縫體驗通過大小核無縫切換降低延遲。

小米Vela的任務卸載技術覆蓋了AI眼鏡的主要功能模塊。在顯示方面，針對MicroLED單色屏和全彩屏，完全在小核支持圖標、導航等基礎顯示，不依賴第三方SDK。音頻方面，喚醒詞識別和音頻通路都在小核獨立運行。藍牙和WiFi的完整協議棧也已移植到小核，可在大核休眠情況下保持長連接服務。

技術優化效果顯著：顯示功耗節省90%，音頻功耗節省75%，藍牙功耗節省60%。底層RPC通信服務通過多種物理傳輸封裝，通信帶寬提升70%，支持主流OS和RTOS。

小米Vela的快應用框架專門優化了交互體驗，平均啟動時間400毫秒，單應用系統內存占用僅450KB。框架支持一套源碼、一次開發、多屏適配，設備覆蓋量超過15億，開發者超過3萬，月活用戶超過7.5億

2024年小米Vela全面擁抱開源，推出OpenVela面向全球開發者。目前已有60家廠商加入合作伙伴計劃，354家芯片平臺完成適配

未來APP或將不復存在

百度智能云空間智能行業負責人孔偉健從產業趨勢角度分析了AI眼鏡的發展路徑。

他指出，當前AI眼鏡已具備iPhone4時刻的特征，Ray-Ban Meta（Meta與雷朋合作推出的智能眼鏡）一代和二代截至今年Q1銷量約400多萬部，與歐克利聯名產品年底目標沖刺1000萬副。

孔偉健將市場參與者分為三類：

• 第一類是做音頻耳機的廠商，將AI眼鏡定位為耳機的升級品或替代品；
• 第二類是整備型企業，將眼鏡定義為下一代全新終端，旨在取代手機；
• 第三類是營銷及渠道賦能企業，具備強大的消費端服務能力。

從技術和實用性角度，他認為主打語音攝像及輕交互的路線是未來2-3年內比較能打的方案，核心思路是先替代手機20%-30%的場景。

孔偉健強調，AI眼鏡的崛起不僅是設備形態變更，更是基礎設施和交互框架的變革。

從Web2的移動互聯網時代到Web3的AGI網絡時代，應用不再以具體APP形式存在，而是通過分布式網絡由Agent自動獲取、總結并主動推送服務結果。

為此，百度智能云構建了AI眼鏡云腦智能化框架，將語音、文字、視覺能力全鏈路封裝閉環。僅需接入端側300多KB的SDK包體，就可適配Android、Linux等系統，讓終端具備耳、口、眼等能力。

在音頻優化方面，百度智能云重點將音頻算法放在云端而非端側，避免端側功耗過大和性能不佳問題。一個SDK全部接入包含降噪、增益、VAD和聲紋全鏈路封裝。基于這套框架，客戶端到端音頻延遲1.3秒，語音打斷0.8秒，端到端視覺處理2秒內。

百度智能云對適配AI眼鏡的云腦框架作出如下定義：

• 一個全球分布式高可用算力基座；
• 三個服務，即音頻增強服務、多模態大模型服務、云渲染流化服務；
• 四個交互形態，包括語音交互、視覺交互、數字助手交互和復雜任務交互。

孔偉健總結認為，好的AI眼鏡需要具備三個條件：首先是一副好眼鏡，具備時尚性和定制性；其次是適應AGI邏輯的OS；第三是擁有強大的云腦服務中樞。未來架構將是“輕終端強云腦”的服務模式。

創業公司靠AI能力突圍

李未可科技合伙人、業務創新與商務負責人張建華坦誠分享了關于創業公司的生存思考。他直言公司首款產品“從先驅做成了先烈”——重達87克且功耗過大，整體銷量與公司的預期不符，盡管這款眼鏡在CES等國外展會上比較吸睛，也有不少同行購買。

他分析了主要原因：

• 首先是眼鏡太重，87克的重量導致戶外人群佩戴2-3小時就有壓力；
• 其次是功耗問題，兩年前AI眼鏡供應鏈還非常不成熟；
• 第三是4G模組功耗太大，開啟數據卡僅能使用40分鐘，加上拍照只能拍15-20分鐘。

經過技術沉淀，李未可轉向從音頻眼鏡切入市場。張建華認為，對消費者來說，音頻眼鏡在市場教育和AI理解方面是比較好的入手選擇。

對于創業公司如何在大廠林立中生存，張建華強調必須有自己獨到的地方。為此，李未可構建了ZeroAgent智能體系統，在用戶和多個Agent之間建立路由機制，同時構建用戶的長時記憶和短時記憶，打造更懂用戶的智能體。

在技術實現上，公司要求團隊了解各家大模型的優劣勢，根據不同場景和用戶需求調用不同的后臺大模型。比如以搜索功能為例，海外用戶和國內用戶、搜新聞還是搜天氣，每家模型的優劣勢都不一樣。

李未可已與國內外主流大模型廠商建立對接：國內包括百度、豆包、阿里通義，海外包括Google、微軟等。

在應用場景方面，李未可重點打造幾大核心功能：其翻譯功能支持100多種語言，針對不同國家和地區調用不同的后臺大模型；記錄功能、個性化導游功能，與國內地理位置數據公司合作一起構建Agent。

張建華表示，李未可與其他廠商最大的不同是有自己的WAKE-AI模型進行多步驟路由和篩選，其核心競爭優勢在于構建了真正為用戶服務的個性化可穿戴小模型。

虛擬名片開啟AI社交時代

影目科技創始人、CEO楊龍昇提出了更為前瞻的產業愿景。

他強調，AI眼鏡不應該只停留在模型化的虛擬助手，而應該成為現實生活的延展。

據他所說，影目不為造智能硬件而出發，而是希望建造一個融合AI和AR能力的真實世界桃花源。他們認為AI和AR的最終形態不是超級應用，而是融入現實世界，從而打造新的生活方式

影目推出的INMO GO是市面上第一款真正具備AI能力的眼鏡，由翻譯、提詞和AI問答三個核心功能組成；INMO AIR3則是全球第一款1080p一體式的智能眼鏡，具備無需連接手機的獨立運行系統、空間巨幕體驗和多任務分屏系統。

楊龍昇分享了兩個他們在應用場景的創新探索：

第一個是虛擬名片系統實現AI社交。當兩個人在封閉區域都戴著眼鏡時，可以編輯自己的身份標簽，包括工作、個人喜好等信息，實現陌生人之間的智能社交匹配。

第二個場景是AI導覽打造“實體元宇宙”，在商業街和景區，用戶戴眼鏡可以獲取商品信息、衣服信息、店鋪評價等。這種體驗讓AI和AR能力真正融入現實生活，幫助用戶更好地與世界相處。

楊龍昇描繪的未來場景是：街上每個角落都有AI的NPC幫助規劃路線、介紹美食，朋友約飯時提供社交輔助，商場購物時可以虛擬試穿。

這種實體“阿爾法城”讓每件事都被AI和AR微妙而恰當地增強。

他總結道，影目不想做冰冷的科技公司，而是希望成為未來生活方式的建造者。如果上一代硬件重在連接世界，影目則更想讓用戶和世界相處得更好，打造可感知、可共存的現實增強體驗。

除了以上分享之外，量子位還和三位嘉賓進行了圓桌對話。

共同探討了關于AI眼鏡行業當下、未來的諸多挑戰與機遇。對話亮點包括：

• AI眼鏡用戶接受度比去年提升3-5倍
• 小米不會統一AI眼鏡天下
• 國內廠商不要被Meta帶歪
• 售價2000元以內才能進入大眾市場
• 內容開發者迎來最佳入局節點

具體內容如下~

圓桌實錄

AI眼鏡3年內全民標配

量子位怎么看目前第一批AI眼鏡收獲的市場反饋？

李未可科技張建華：基于我們了解的有限數據來看，首先AI眼鏡企業大家現在還都比較苦，言外之意還都沒有賺到錢，有一些還處在前期的融資階段。

第二，從銷售數據上來看，大家過得苦并不是壞事，只有從苦中才能熬出來。我們也堅持到第四年了，我們熬到不下牌桌。

今年實際上還是面臨比較好的趨勢，因為從今年DeepSeek之后，它實際上對市場做了一次教育，我們線上的銷售數據遠比我們線下渠道的銷售數據增長得要快得多。

對于真正有自己獨特之處的企業來說，再熬一熬，春天應該不遠了。

影目科技楊龍昇：相對前幾年，今年算是沒那么苦的一年。

前幾年AI眼鏡還是科技或數碼愛好者在買，但從去年年底開始，用戶群體出現明顯變化，一些大眾用戶開始涌入進來了，大家對AI眼鏡的接受度至少比去年提升了3倍甚至5倍

直觀反饋到影目科技的數據上，今年一季度GO2眼鏡的銷量同比去年翻了5倍。

從應用場景上來看，能感受到消費者對AI眼鏡的期待不只局限于拍照，影目科技現在在做的一些功能，像翻譯、AI智能提詞、AI問答等，已經讓一些大眾用戶開始愿意買單了。

這是整個行業目前發生的一大變化，不過這只是開始，我認為AI眼鏡第一步就是從簡單的工具助手開始，第二步可能會延伸到娛樂場景，這些都是用戶想要去嘗試的方面。

AI眼鏡距離全民標配可能越來越近了，差不多三年內吧。

百度智能云孔偉健：站在云廠商的角度，其實我們是更加樂觀的。因為我們看到，AI眼鏡這個品類終于獨樹一幟地跑出了自己的定位，包括它的能力也在逐漸收斂和具象化。

我們前期投入框架，去定義了什么叫做“輕終端強云腦”，無論是考慮AI眼鏡的功耗、佩戴性，還是應用服務的豐富度，未來在AGI或Agent的網絡架構之內，它的內容一定是在云端上跑的。

我們中國有這么好的網絡基建和算力基建，我們不可能白白浪費，大家一定會應用起來。

我覺得中國市場比國外市場更加具備落地性，因為放眼全球，中國的數字基建仍然是最強的。這么強的高密度內容交互、即時性的交互，海外并不見得比中國的基礎環境要好。

有一部分角度可能認為AI眼鏡的消費主力市場在海外，但中國目前是iPhone出貨量最大的地方，所以說消費單價不足以解釋國內市場的消費能力不如海外市場。

小米不會一統天下

量子位怎么看AI眼鏡行業當前所處階段？“百鏡大戰”開始了嗎？不同AI眼鏡的差異點體現在哪里？

李未可科技張建華：從最早的電子相框，到平板電腦，再到智能盒子、智能電視、手機等，其實每一次新的技術演進都會經歷類似“百鏡大戰”的階段。

技術曲線就是在跨越鴻溝，我們覺得AI眼鏡已經不在溝的左邊了，而是已經在溝的右邊了。

換句話說，“百鏡大戰”階段是必須的，第一是教育市場，第二是培育認知，第三是技術和應用的成熟度、渠道、品牌等會經歷優勝劣汰的過程。“百鏡大戰”并不是新鮮的東西，在任何行業，尤其新技術來了之后，它會是必經的階段。

那么我估計也就一年多的時間就不存在“百鏡大戰”這回事了，但是缺少這個階段的話，AI眼鏡行業肯定是起不來的。

差異化方面，也有特別多的規律和模式出現。有人說大模型就像回到了1995年的移動互聯網時期，其實AI眼鏡行業也一樣，比如大廠在構建自己的生態，它們一定是生態的玩法。

而對于toC的創業公司來說，差異化優勢可以來源兩方面：

• 第一是你的硬件在設計上要具有獨特性，能夠持續領先3~5個月；
• 第二是需要對大模型和軟硬結合的產品有更深的理解。李未可的做法是通過構建Agent，以此跟各個大廠進行交流合作。

影目科技楊龍昇：我覺得“百鏡大戰”會一直持續下去，智能眼鏡賽道可能存在百家齊放、百家爭鳴的狀態。

有一個很簡單的數據（可以支撐），在座的所有人基本不會存在兩個人買了同一款眼鏡的情況。

相比于手機、手表這些產品，眼鏡對個性化和差異化的要求非常高，所以我會傾向于——智能眼鏡可能將來會更像眼鏡賽道的樣子，它會百家爭鳴，每個人有不同的差異化、個性化的點。

雖然小米很強大，但我不太覺得小米會統一天下。因為每一家AI眼鏡肯定會找到自己專屬的用戶人群，每個人群對于鏡框、眼鏡的核心功能、常用的場景、價格段的需求全部不一樣。

它跟之前做手機完全不一樣，手機是相對同質化、越到最后越拼性價比的品類。而眼鏡是需要針對不同的差異化人群，去對差異化的功能和體驗、包括外觀進行深耕，它就有可能存活下來，所以一年以后我覺得它仍然是“百鏡大戰”的狀態。

李未可科技張建華：其實不矛盾，我主要表達的是在軟件層面（會統一），但從外觀上來說眼鏡絕對不是個標品。

像ODM（原始品牌制造商）對眼鏡的總結就是“小巧、輕便、酷”這5個字，我覺得非常到位。

我剛才說的是眼鏡的操作系統，甚至是一些標配的用戶體驗，比如說眼鏡的響應度、翻譯的準確度要達到什么程度，它應該慢慢會通過“百鏡大戰”得到基本的benchmark。

但外觀絕對是千變萬化的，是因為眼鏡本身最頭部的也只是占1%到百分之幾的市場份額，無論是眼鏡渠道還是品牌。

影目科技楊龍昇：關于每一家AI眼鏡它面向的人群和差異化的點不一樣，舉個簡單的例子，比如我們要追求極致性價比的話，那這個產品它從芯片傳感器、到支持的參數、功能的定位等方面，相對就會做一些妥協。

但如果你要追求的是面向時尚人群的話，我們可能會去拔高產品的外觀材質，然后會用一些更貴的貴金屬，在功能上會做一些更酷炫的東西；如果要主打年輕化，在內容上面我們也要做一些差異化，比如年輕人更喜歡一些偏向于《Pokémon GO》這種社交娛樂的內容，所以AI眼鏡沒辦法做成完全開放的生態體系。

追求不同的差異化，對應的投入方向是完全不一樣的——從上游的供應鏈、對于整個器件的選型，再到內容的開發、定價的策略等方面，其實全部都不一樣。

其中肯定也有共識的東西存在，比如眼鏡芯片可能至少需要滿足幾個核、拍照的分辨率至少要達到多少，這些是共識的。我認為眼鏡的非標會比手機的非標要多很多。

百度智能云孔偉健：“百鏡大戰”在媒體角度是比較熱的點，真正的終端應該是千人千面的。

大模型在AI眼鏡中扮演什么角色？

量子位大模型的部署未來是云端+終端相結合，還是完全終端離線運行？

李未可科技張建華：第一，短期內眼鏡和手機一定是并存的；第二，眼鏡和手機應該有分工。

最理想的當然是端側智能，用非常小的參數去部署模型在眼鏡端或手機端，這是一個方向。

根據我們的觀察，可以看到手機和眼鏡之間短期內很難出現誰替代誰的情況。

我們預判到手機可能會新增兩大功能，第一是端側智能的算力中心，即端側智能可以為眼鏡或其他可穿戴設備提供算力服務，它去跟云端做更多交互，甚至本地運算，因為這里面包含隱私問題。

第二功能是手機有可能替代移動電源，從而為眼鏡供電。因為像小米現在做雙系統、尤其是帶攝像頭的、帶顯示的眼鏡，對功耗要求特別高。

百度智能云孔偉健：模型即服務這件事為什么要拆解開、去賦能給眾多企業呢？

是在于模型即服務在垂直場景里面，他沒有達到這個話本身的含義，它一定需要做垂直的定向化，包括在多組件、多系統之間，跨屏、跨交互情況下去做優化，它才能垂直打磨成AI眼鏡上的原生應用。

我們認為目前在垂直的固定性場景里面，模型即服務這個模式是不成立的，它一定要拆分開，包括它的應用形態不會是以具象化的APP存在。

就跟移動手機剛出來的時候，你用手機去瀏覽外部頁面，操作體驗非常糟糕。直到后來第一界面的UI交互，才把手機上的應用，包括現在的很多服務和內容拋出來，然后大家享受這樣的服務之后，大家才決定去買一部手機，現在眼鏡的形態也是如此。

最后關于眼鏡這個形態如何去支撐這些內容，其實背后還是有我們的數字基建。

在一輪新變革當中，會發現云端的服務從原先移動端退居幕后的角色，逐漸跟前端的設備做了深度融合——也就是說誰也不能離開誰，因為它所有的服務是跑在云端的，實時生成推理給用戶的。

影目科技楊龍昇：整個模型的話它是分兩段的，眼鏡端會跑個小模型，云端會跑個大模型。

眼鏡端更多去解決交互的問題，包括一些前端的多模態數據的清洗、意圖的理解、反饋觸發等。

光是小模型各家的做法都不一樣，因為你本身從外界拿到的數據就不一樣，有的可能更強調視頻流，有的可能簡單幾個圖片就夠了，這些對前端的多模態數據的要求全不一樣；針對大模型，更多是與內容創作相關的一些場景。

國內眼鏡廠商不要被Meta帶歪

量子位AI眼鏡的爆款要素有哪些？

李未可科技張建華：Meta的眼鏡第二代銷量較好，如果細細去探究它的銷售渠道，會發現它們大部分是在線下售賣，主要在戴墨鏡比較多的區域。

我想表達的核心觀點是，國內的AI眼鏡廠商不要輕易被Meta帶歪了

從去年李未可做音頻之后，就開始對2025年進行規劃，之前我們有兩次立項都被斃掉了，到第三次的時候才發現這里面有特別多的Know-How（專業技能），絕不是Meta能賣好就代表我們能賣好。例如第一視角的拍攝這個應用場景，第一是看成像質量；第二是攝像頭不帶調焦功能，那么攝像頭所處的位置會影響第一視角拍出來的效果。

另外，深圳有一家只做一兩百萬像素的AI眼鏡，它主打多模態，而不側重于拍照，這是另外一條路。這條路對于創業者來說，或許是開辟了一個新玩法，因為跟大廠專門去競爭像AR1這種平臺的話，從性價比來說，我們未必有競爭優勢。

所以大家最好從軟件上一些非常細的功能去找，可能大廠沒有那么多精力做很多的feature，我們去花一些精力做比如像翻譯、記錄，也許就能形成競爭優勢。

影目科技楊龍昇：我覺得下一個爆款應該是影目今年底要發的INMOGO3

AI眼鏡在很多的場景點其實已經逐步被大眾用戶接受了，拍照肯定是第一步。我們驗證出來的像翻譯、提詞，這些目前已經成為消費者愿意去買單的一些場景。

GO3會成為爆款級的產品，因為它延續著“AI的第一層應用”這個邏輯，我們在這基礎上又增加了更多的生活服務助手，比如你可以拿AI眼鏡去點外賣、打滴滴。

再往后順推兩年或者三年，在這個時間維度，我相信AI也會進展到下一個階段。

當你做完了生活助手以后，可能接下來就是一些偏娛樂、偏社交的內容，這塊我們從今年開始去嘗試。

我相信通過1~2年的時間，可以實現——你走到街上，戴著AI眼鏡就可以跟陌生人社交；走到每個店鋪的話，眼鏡上會顯示店鋪的評價標簽，然后在買衣服的時候會有全景的比價。

2000元以內才能進入大眾市場

量子位什么樣的價位，有利于締造爆款AI眼鏡？

百度智能云孔偉健：我認為什么價位都可以成立，小到兩三百，然后包括現在的均價1000~1800之間這個價位，可能再有海外主打機型的3000~5000、5000~1萬都有可能。

第一個原因就在于，大家可能還是從國內去看海外，或者是國內看國內的消費情況，源于這個消費品在用戶和消費者心中是不是有個錨定的價值點，它到底是不是能解決我一部分的需求

第二是用戶的消費本身也分層，所以不止是百鏡大戰，可能會有幾百個品牌共生存在，每個品牌去切不同的場景和服務，在教育、商務、日常生活不同領域配不同的眼鏡。

中國的眼鏡消費數量每年基本上也達到了2.8億副替代率的規模，所以這個存量也在。

我認為消費價格的區間浮動會非常大，沒有任何一個價位的眼鏡是沒有市場的。

影目科技楊龍昇：從當前眼鏡市場的數據來看，可能平均價在六七百元以下，是一個可以成為爆款（即進入到大眾市場）的價格帶。

出貨量第二大的可能是1299~1399元這個價格帶，是普通老百姓相對比較能接受的；

出貨量第三大的可能是1799~1999元這個價格帶。所以智能眼鏡走入到大眾市場，2000元以內肯定是必須的。

李未可科技張建華：當我們說價格時，一定要說它對應的品類是什么形態。

音頻眼鏡基本上就是幾百塊錢；帶攝像頭的眼鏡就是1000~1500元，當然大廠有利潤率的要求可能要更貴一些；再往上就是2000元以上了。

我們依舊認為幾百塊錢應該是用戶能比較好切入體驗、性價比較好的產品類型。AI音頻眼鏡在走量方面應該會比帶攝像頭的眼鏡要多至少一個數量級。

是不是在小米發布之后，這個攝像頭的眼鏡會有了大概的標桿？基礎軟件功能是什么，它的硬件配置怎么樣，大概的價位怎么樣，它可能會成為大家心里的標桿。

內容開發者迎來最佳入局節點

量子位AI眼鏡正在帶來哪些產業新機遇？

李未可科技張建華大家不要輕易做AI眼鏡。因為這里面有非常多的坑，如果大家想做一個幾百塊錢、帶個幾百萬像素攝像頭AI眼鏡走白牌市場的話，你就盡量出海，不要在國內卷，因為實在是太慘烈了。

第二，如果你真的想做一個品牌的話，確實有非常多的坑，要慎重。

我們入坑比較早，我們覺得還是有很多的Know-How，我們get到了，我們還想在牌桌上熬到更加大爆發的時候，我們認為AI眼鏡的前景還是非常好。

至于說其他的機會，我覺得大模型的機會很多了。

其實你看淘寶上面有很多的特別便宜的板子，就幾十塊錢這種開發板，其實都類似的。

我覺得大家可以先體會一下大模型和開發的硬件軟硬結合之后，你至少要跑個應用出來體驗一下，而不是天天用ChatGPT、Claude去做問答，這個沒有意思。

有過這樣的體驗之后，其實機會還是蠻多的，不要圍繞在純toC的領域，也可以想一想toB垂類的場景，也許是個新天地。

影目科技楊龍昇：對于內容開發者來說今年是最好的入局節點，包括硬件廠商、傳統互聯網廠商、云平臺廠商，其實都在往這個方向提供很多的扶持。

從影目科技來講，今年我們也大概撥了5000萬元的資金，專門孵化“AI+AR原生內容”這一塊，在Air3或者在其他產品上面去開發。

今年正好是我們AI應用場景的第一階段的井噴期，有很多跟生活助手相關的場景大家可以開始去做。

像百度也好，或者其他大廠更多還是基于底層做一些大模型、生態層，然后再做一些生態系統架構，再往上的話做一些像智能體，或者是一些更垂類的應用，今年是非常好的入局時間點。

百度智能云孔偉健：關于空間智能這個賽道，簡短解釋一下，其實就是提供二維、三維、四維里面的內容與服務機制。

這個賽道里面有在國內服務海外的多模態的公司，都是我們百度在這個賽道內的客戶。

舉幾個例子，比如說視頻生成、圖片生成、3D模型生成……它們都有一個特性，即主打即時、實時定制生產出內容。

影目科技楊總剛才站在眼鏡的角度，雖然公司可能是偏硬件，但是整體聽下來還是偏向于場景的構思，是以內容生態為主。

但是現階段，除了圍繞內容生態，再往下降一級其實正處于技術工具的比較大的開發期，這就跟2013年我第一次來到中關村創業大街一樣，那個時候滿地都是做O2O，包括基于微信公眾號基建的內容，所以你看內容就已經從紙媒、大的媒資平臺、公關類型的公司，變成了這種隨時可獲得的微信推送形式。

再收斂到眼鏡上，我們今天的整個會議一下午用了三個小時，之后的內容形式就會簡短成一段話，我們今天4個人探討的東西最終凝結成一個核心觀點或兩個觀點，直接鋪設給一個卡片，也就是字少事大。

內容創業，或者說內容與服務，在打散式的工具和基建過程當中會有非常多的機會。

比如說我們現在把自己的搜索打包成了MCP（模型上下文協議），就相當于把我們整個閉源的流量生態給打破了，把能力開放出去了；

另外，現在我們的騎行或者地圖服務也被打包成了MCP服務，所以這里面會圍繞著新的工具矩陣、數字基建的矩陣，目前已經跑在重構“以誰為鏈主”的地位了。

但從我的角度來看，現在不存在鏈主，每個人都有機會，這個機會就是你可以做自己的獨立Agent，你可以把自己獨立Agent的Know-How，比如說把數學老師的Agent外包出去，變成人力服務的機制。用戶就可以享有這種服務，享受一次就得花多少錢。

所以之后是去中心化的階段，剛才我一直在講Web3的從組織的導組織再到服務，以及技術的導組織已經是在路上了，而且很多海外團體已經做出了很高的收入，他們僅憑借一個很小的工具/接口，所以這個東西還是看誰構建得快。

目前國內在AI應用構建上反應還是比較慢，但是海外的服務生態、變現能力非常明顯。

跟前一段的移動互聯網不一樣的點就在于，之前是補貼給用戶我就賺錢，但現在是我只要提供服務我就賺錢。相比之下，它的路徑更短、能效更高，需要的組織人數也更少。

因為這些工具的便利性，現在是非常大的杠桿期。

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